Vamos analisar as alternativas com base no funcionamento da Análise de Componentes Principais (PCA): A) "O PCA permite reduzir a dimensionalidade sem perda de informação, pois mantém 100% da variância original em qualquer número de componentes principais." - Incorreto. O PCA mantém 100% da variância apenas se forem mantidos todos os componentes. Ao reduzir o número de componentes, perde-se parte da variância. B) "Se os dois primeiros componentes explicam 65% da variância, é necessário manter todos os componentes restantes para garantir uma análise precisa." - Incorreto. Nem sempre é necessário manter todos os componentes; depende do nível de variância que se deseja preservar. C) "O PCA transforma as variáveis originais em novas variáveis ortogonais (componentes principais) que maximizam a variância explicada." - Correto. Essa é a definição básica do PCA. D) "O uso do PCA para análise de desempenho acadêmico não é apropriado, pois a técnica não permite interpretar as relações entre as variáveis originais." - Incorreto. Embora o PCA transforme as variáveis, é possível interpretar os componentes principais e suas cargas para entender as relações. Portanto, a alternativa correta é: C) o PCA transforma as variáveis originais em novas variáveis ortogonais (componentes principais) que maximizam a variância explicada.